Unsupervised Anomaly Detection With Specified

非監督異常検出とは、ラベルの付いていないデータセット内で正常パターンから大幅に逸脱するデータポイントを特定する技術です。異常比率を30%に設定すると、この方法はデータから自動的に30%のサンプルが異常であることを発見することを目指します。正常と異常を事前に定義せずに、この技術はコンピュータビジョン分野で大きな応用価値を持ち、画像や動画における異常イベント検出の精度を効果的に向上させ、未知の異常に対するシステムの堅牢性と適応性を高めます。